ChatGPT引爆全球AI风潮，大家对人工智慧一词早已不再陌生，它可应用在影像辨识、语音辨识、自动驾驶等领域，但是，你听过「生成式AI」吗？生成式AI的全名是人工智慧生成内容（AI Generated Content），它是人工智慧技术的一种，主要用于创造性的工作，例如文章、影像、音乐的生成。生成式AI的核心思想是用机器学习（machine learning）和深度学习（deep learning）模型来学习大量的数据，并使用这些数据来生成原创的内容。

 

生成式AI的代表性模型之一是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）。GAN是由两个主要组件所组成的系统：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成新的内容，而判别器则用来区分生成器生成的内容与真实的内容。生成器和判别器透过不断的对抗和协作进行训练，使生成器能够生成更加逼真和高质量的内容。

 

下面列举几个生成式AI可应用的领域

文本生成

生成式AI可用于自动写作、文本生成、对话、翻译和摘要生成等，例如，生成式语言模型可以生成流畅、连贯的文章，甚至可以透过给予的提示进行故事写作。


图像生成

生成式AI可生成逼真的图像，并可用于图像修复、风格转换、图像合成等应用，例如，可以使用GAN生成逼真的人脸图像，也可以修改图像的特定特征，如让一张晴天照片看起来像是在雨天拍摄的。


影像生成

生成式AI可改善传统影片的制作过程，提高效率并降低成本，并可用于影片特效生成、动画生成、影片剪辑等。这种技术可以帮助影片创作者创造独特且令人惊艳的视觉效果。


音乐生成

生成式模型可以学习音乐的节奏、旋律和和弦结构，并生成原创的音乐片段，这种技术可被用于音乐创作、广告音乐和背景音乐生成等。音乐创作者可以利用生成式AI快速创造原创音乐，并为其作品添加独特的音乐元素。


游戏开发

生成式AI可用于生成游戏中的自动关卡、角色、故事等。它可以生成适应玩家行为的游戏内容，增强游戏的可玩性和重现性。

 

生成式AI实际上还可应用在许多其他的领域，它为我们带来了创新和可能性，但是同时我们也不能忽略它存在著一些挑战和伦理问题，例如，生成的内容可能存在偏见（discrimination）、不正确或侵犯隐私（privacy violation）的问题。因此，在开发和应用生成式AI技术时，我们仍需要慎重考虑其影响和潜在风险。

 

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